任务栈与行为树相结合：一种机器人控制新框架
机器人学
2023-02-01 v1
摘要
任务栈（SoT）控制允许机器人同时实现若干以误差空间中（不）等式约束形式表述的带优先级目标。由于该方法在每个时间步求解一系列二次规划（QP）问题，而不考虑任何时间状态演化，它适用于处理局部扰动。然而，其局限在于处理需要非二次目标以实现特定目标的情形，以及抵消控制扰动需要局部次优动作的情形。近期工作通过利用有限状态机（FSM）来组合任务，使机器人不陷入局部极小，从而解决这一缺陷。尽管如此，FSM 固有的反应性与模块性之间的权衡，使其难以用于动态环境中定义反应行为。在本快报中，我们将 SoT 控制策略与行为树（BT）相结合，BT 是一种任务切换结构，可解决 FSM 在反应性、模块性与可重用性方面的一些局限。在 Franka Emika Panda 7 自由度机械臂上的实验结果表明了我们框架的鲁棒性，该框架使机器人能同时受益于 SoT 与 BT 的反应性。
引用
@article{arxiv.2209.08619,
title = {A Stack-of-Tasks Approach Combined with Behavior Trees: a New Framework for Robot Control},
author = {David Cáceres Domínguez and Marco Iannotta and Johannes A. Stork and Erik Schaffernicht and Todor Stoyanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08619},
year = {2023}
}